Different government support effects on emerging and mature ICT sectors
Jeongwon Lee, 황준석, Hana Kim (2022) · Technological Forecasting & Social Change 174:121253 · DOI ↗
정부 R&D 보조금이 모든 ICT 부문에서 동질적 효과를 갖는다는 통상의 가정을 거부하고, 산업 진화 이론 (Gort and Klepper, 1982; Malerba and Orsenigo, 1997) 기반으로 부문 성숙도 × 기업 연령 × R&D 단계의 세 차원 교차 효과를 추정한다. 1차 차분 자기회귀 모형 을 한국 ICT 기업 89,750 관측치 (2012-2017) 에 적용한 결과, 신흥 부문 (Sector I) 의 보조금 탄력성 0.046 vs 성숙 부문 (Sector IV) 의 0.013 (비유의). research 보조금은 신흥 부문의 신생 기업에서만 유의 (β=0.071).
- RQ: 정부 R&D 보조금이 (i) 기술 기회가 다른 신흥/성숙 ICT 부문, (ii) 신생/기성 기업, (iii) research/development R&D 단계에 따라 어떻게 차별적 효과를 갖는가?
- 방법론: 1차 차분 자기회귀 모형, 패널 회귀, 이중차분
- 데이터: 한국 ICT 기업 89,750 관측치, KED 재무자료 + NTIS 정부 R&D + KOSIS + PIPC 특허, 4 sectors × 36 sub-sectors, 2012-2017
- 주요 발견: 전체 보조금 탄력성 0.039. Sector I (신흥, 0.046) > Sector II (소프트웨어, 0.045) > Sector III (전자부품, 0.035) > Sector IV (방송통신, 0.013, 비유의). 신생 기업 0.053 vs 기성 0.029. Research 보조금은 신흥 부문 신생 기업 (β=0.071) 에서만 유의.
- 시사점: ICT 정책은 부문 성숙도 × 기업 연령을 교차해 차별적으로 설계되어야 한다. 신흥 부문 신생 기업에 research 단계, 성숙 부문엔 development 단계 보조금이 효과적.
요약
기존 정부 R&D 보조금 문헌은 input additionality (보조금이 사적 R&D 를 보완하는지 대체하는지) 를 다루면서 부문 차이를 더미 변수로만 통제해왔다 (Busom, 2000; Hong et al., 2016). 그러나 Gort-Klepper 의 5단계 산업 진화 모델은 산업 성숙도가 기술 기회·혁신 패턴을 결정한다고 본다. ICT 는 동질적 high-tech 가 아니라 신흥 (정보 서비스·앱 인프라) 과 성숙 (방송통신 장비) 부문이 동시에 존재하는 이질적 산업이다. 한국 ICT 가 OECD 신기술 70-100% 를 담당하는 글로벌 리더라는 점이 분석 의의를 높인다.
저자들은 한국 ICT 통합 분류체계를 재구성해 4 sectors 로 나눈다: Sector I (정보 서비스·IT 응용 기기, 신흥), Sector II (소프트웨어·디지털 콘텐츠, 가장 빠른 성장), Sector III (전자부품·컴퓨터), Sector IV (방송통신·방송 서비스, 성숙). KED + NTIS + KOSIS + PIPC 통합 데이터셋 (89,750 관측치) 에 1차 차분 자기회귀 모형 을 적용한다. 1차 차분이 시간 불변 기업 이질성을 제거해 보조금 내생성을 통제한다. 결과는 (i) Sector I·II 의 보조금 탄력성이 III·IV 대비 유의하게 크고 (Model 4 β=0.046, Model 7 β=0.013), (ii) 신생 기업 (7년 이하) 의 탄력성 0.053 vs 기성 0.029, (iii) research 보조금이 신흥 부문 신생 기업에서만 (β=0.071) 유의.
함의는 세분화된 정책 설계다. 신흥 부문 신생 기업엔 research 단계 보조금 (탐색적·급진적 혁신을 지원), 성숙 부문엔 development 단계 보조금 (시장 출시·증분 혁신을 지원). 기존 문헌 (Clausen, 2009; Hottenrott et al., 2017) 은 research 보조금이 일관되게 효과적이라고 주장했으나, 본 연구는 부문 성숙도와 기업 연령의 교차 조건에서만 그러함을 보였다. 강건성 검사 (population-averaged GEE, DID with kernel matching) 가 일관된 결과. 황준석 의 ICT 정책·산업 진화 라인의 대표 정책 평가 작업이다.
핵심 결과
| 모델 | 변수 | 계수 | SE | 해석 |
|---|---|---|---|---|
| Model 1 (전체) | ΔSubsidy | 0.039*** | 0.004 | 전체 input additionality 양 |
| Model 4 (Sector I) | ΔSubsidy | 0.046*** | 0.007 | 신흥 부문 최대 효과 |
| Model 5 (Sector II) | ΔSubsidy | 0.045*** | 0.007 | 소프트웨어 강한 효과 |
| Model 7 (Sector IV) | ΔSubsidy | 0.013 | 0.009 | 성숙 부문, 비유의 |
| Model 1 by age | Young firms | 0.053*** | 0.007 | 신생 기업 |
| Model 1 by age | Incumbent | 0.029*** | 0.005 | 기성 기업 |
| Model 2 (Sector I young) | SubsidyR | 0.071*** | 0.026 | research 보조금 유일 유의 |
표본 89,750 (2012-2017). *** p < 0.01.
방법론 노트
1차 차분 자기회귀 모형 은 시간 불변 기업 이질성을 차분으로 제거해 보조금 내생성 (정부가 잠재력 큰 기업을 선택) 을 완화한다. 사적 R&D 의 지연 변수를 포함해 동태 조정을 반영한다:
여기서 는 기업 통제 (sales, debt, patent stock, age), 는 부문 기술 기회의 proxy 인 sector k 의 기업 수 증가율 (Gort-Klepper, Breschi et al. 2000 의 entry rate 와 일치). 패널 stock 변수는 , 감가율 . Moderation 모델은 교호항 (β=0.102, net effect 0.039) 로 기술 기회의 조절 효과를 식별. 강건성: GEE population-averaged, kernel PSM + DID.
연구 계보
Gort and Klepper (1982) 의 5단계 산업 진화 모델, Malerba and Orsenigo (1997) 의 기술 체제 프레임, Breschi et al. (2000) 의 기술 기회 ↔ 신규 진입 실증을 한국 ICT 에 적용한다. 부문별 R&D 보조금 효과 문헌 (David et al., 2000; Cerulli, 2010; Hong et al., 2016) 의 한계 (sector dummy 만 사용) 를 산업 성숙도 기반 연속 변수 (기업 수 증가율) 로 극복. Czarnitzki and Delanote (2015) 의 young high-tech firm 입력 추가성 연구, Clausen (2009)·Hottenrott et al. (2017) 의 research vs development 보조금 비교를 세 차원 교차로 확장. 황준석 의 4기 (2020-2023) 스마트시티·AI·지속가능 전환 시기의 ICT 산업 정책 라인에 위치하며, 한국 ICT 부문 진화 시계열 분석의 정책 평가 작업으로 자리 잡는다.
See also
- 황준석
- Jeongwon Lee
- Hana Kim
- R&D 보조금
- ICT 산업
- 산업 진화
- technological-opportunity
- Technological Forecasting & Social Change
- Does diversity make collaborative subsidies effective? ICT sector in Korea
인접 그래프
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